Memahami Pangkalan Data SQL Sharding untuk Skala Skala

Pangkalan data Sharding meningkatkan skalabilitas dan prestasi pangkalan data SQL dengan data pemisahan secara mendatar. 1. Ia memisahkan pangkalan data besar ke dalam pelbagai pangkalan data kecil dengan struktur yang sama, masing -masing menyimpan subset data yang berbeza; 2. Strategi biasa termasuk hash shards, shards skop, shards dan shard direktori, masing -masing dengan kelebihan dan kekurangan, dan perlu dipilih dalam kombinasi dengan perniagaan; 3. Selepas Sharding, anda menghadapi cabaran seperti kesulitan pertanyaan silang, konsistensi transaksi yang sukar, pengembangan yang tinggi dan kos penghijrahan, dan peningkatan kerumitan operasi dan penyelenggaraan; 4. Apabila melaksanakan, anda perlu memberi perhatian untuk memilih kunci shard, menempah bilangan shard, merancang lapisan akses bersatu, mempertimbangkan untuk membaca dan menulis pemisahan dan baki data biasa; 5. Anda boleh menggunakan alat yang maju atau sedia ada seperti Vitess dan Mycat untuk mencapai pengurusan Shard. Reka bentuk rasional secara berkesan dapat menangani tekanan data besar -besaran.

Sharding pangkalan data adalah strategi yang sama untuk meningkatkan skalabilitas pangkalan data SQL. Apabila anda menghadapi tekanan jumlah dan akses data yang pesat berkembang, penskalaan menegak tradisional (seperti konfigurasi pelayan menaik taraf) boleh menjadi mahal atau tidak dapat dilaksanakan. Pada masa ini, pemisahan data mendatar dan penyebaran beban menjadi pilihan yang lebih realistik.

Aspek berikut adalah apa yang anda perlukan untuk memberi perhatian apabila anda memahami dan memohon sharding pangkalan data.

Apakah Pangkalan Data Sharding?

Ringkasnya, sharding pangkalan data adalah untuk memecah pangkalan data yang besar ke dalam pelbagai pangkalan data kecil pada tahap , dan setiap pangkalan data kecil dipanggil "shard". Mereka adalah struktur yang sama, tetapi setiap menyimpan subset data yang berbeza. Sebagai contoh, anda mempunyai jadual pengguna yang boleh dibahagikan dengan ID Pengguna. Sesetengah pengguna mempunyai Shard1 dan bahagian lain mempunyai Shard2.

Tujuan utama pendekatan ini adalah untuk mengurangkan tekanan pada pangkalan data tunggal, meningkatkan prestasi dan skalabilitas keseluruhan .

Apakah strategi umum untuk sharding?

Strategi sharding menentukan bagaimana data diedarkan kepada setiap shard. Memilih strategi yang betul sangat penting untuk kestabilan sistem:

• Hash Shard : Gunakan medan tertentu (seperti ID Pengguna) untuk melaksanakan operasi hashing untuk menentukan yang mana data jatuh. Kelebihannya ialah pengedarannya seragam, kelemahannya adalah bahawa hash mungkin perlu dikira semula apabila berkembang.
• Pelbagai Sharding : Dibahagikan dengan julat berangka atau masa, seperti shard1 dengan ID kurang daripada 10 juta, dan shard2 dengan ID lebih besar daripada atau sama dengan 10 juta. Kaedah ini mempunyai kecekapan pertanyaan yang tinggi, tetapi mudah untuk menyebabkan bintik -bintik panas tertumpu dalam shard tertentu.
• Senarai Sharding : Ia sesuai untuk data dengan klasifikasi yang jelas, seperti dibahagikan oleh rantau, pengguna Beijing diletakkan di Shard1 dan pengguna Shanghai diletakkan di Shard2.
• Direktori Shard : Gunakan jadual metadata yang berasingan untuk merakam yang mana setiap data dimiliki. Fleksibiliti yang kuat, tetapi lebih kompleks dalam pengurusan.

Malah, banyak sistem akan menggabungkan strategi ini berdasarkan ciri -ciri perniagaan.

Apakah cabaran yang akan dibawa selepas sharding?

Walaupun Sharding dapat menyelesaikan masalah skala, ia juga memperkenalkan beberapa kerumitan baru:

• Pertanyaan silang menjadi sukar : Jika anda ingin mengira jumlah pesanan semua pengguna, anda perlu menyemak setiap shard secara berasingan dan kemudian meringkaskannya, dan prestasi akan terjejas.
• Konsistensi urus niaga menjadi sukar untuk mengekalkan : Melaksanakan urus niaga (seperti operasi pemindahan) di antara pelbagai shard memerlukan penggunaan transaksi yang diedarkan, yang lebih rumit untuk dilaksanakan.
• Kos skala dan penghijrahan : Apabila shard hampir penuh dan perlu mengagihkan semula data, ia mungkin memerlukan downtime atau penghijrahan dalam talian, yang rumit.
• Kerumitan operasi dan penyelenggaraan meningkat : Setiap shard adalah contoh yang bebas, dan sandaran, pemantauan, penalaan dan tugas -tugas lain memerlukan sokongan tenaga dan alat yang semakin meningkat.

Masalah ini tidak dapat diselesaikan, tetapi rantaian seni bina dan alat perlu dirancang terlebih dahulu.

Apa yang perlu saya perhatikan apabila sebenarnya menggunakan?

Sebelum benar -benar melaksanakan sharding, terdapat beberapa perkara penting untuk dipertimbangkan:

• Pilih Kunci Shard : Ini adalah asas keseluruhan strategi shard. Memilih yang salah boleh membawa kepada pengagihan data yang tidak sekata atau kesukaran dalam pertanyaan. Biasanya, medan pertanyaan frekuensi tinggi dipilih, dan nilai-nilai diedarkan secara meluas.
• Rizab Shards Cukup : Anda boleh menggunakan sedikit shards pada mulanya, tetapi meninggalkan ruang untuk pertumbuhan masa depan untuk mengelakkan pengembangan yang kerap.
• Reka Bentuk Lapisan Akses Bersatu : Adalah lebih baik untuk mempunyai lapisan middleware atau proksi untuk menyekat butiran sharding yang mendasari supaya aplikasi lapisan atas tidak menyedari.
• Pertimbangkan pemisahan membaca dan menulis : Walaupun shards dibuat, anda boleh melakukan penyalinan master-hamba dalam setiap shard untuk meningkatkan keupayaan membaca.
• Baki data biasa : Apabila data tumbuh, sesetengah shard mungkin lebih penuh daripada yang lain, dan mekanisme perlu diselaraskan secara automatik atau secara manual.

Sesetengah syarikat akan membangunkan middleware sharded sendiri, dan terdapat penyelesaian siap sedia seperti Vitess, Mycat, Cockroachdb, dan lain-lain, yang boleh dipilih mengikut keupayaan dan keperluan pasukan.

Pada dasarnya itu sahaja. Sharding bukan peluru perak, tetapi ia adalah cara yang sangat berkesan untuk sistem yang perlu memproses data besar -besaran. Kuncinya adalah untuk memahami senario perniagaan anda dan merancang logik sharding yang munasabah untuk memaksimumkan manfaat anda.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Pangkalan Data SQL Sharding untuk Skala Skala. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!